卡尔曼滤波在非寿险未决赔款准备金估算中的应用

在历史数据缺乏和数据质量较低的情况下,非寿险公司应用传统的准备金估计方法常存在估计精度不高的问题.本文通过状态空间来描述非寿险赔付过程,应用卡尔曼滤波来估计状态空间的转换参数,并分别预测损失频率和损失程度从而动态地估计未决赔款准备金.实证分析表明,在历史数据较少争存在错误数据的情况下,本方法对改善未决赔款准备金的估计是有效的.     

基于DirectShow的视频采集和传输

利用VC++实现一种基于DirectShow的视频捕获的方法,并采用H.264视频编码标准进行压缩,并实现了利用Socket视频传输方式进行实时服务器与客户端的传输.     

士豆皮抑菌活性的研究

采用滤纸片扩散法测定各种浓度的土豆皮浸液对大肠杆菌、枯草芽孢杆菌、黑曲霉、青霉四种菌种的抑制作用。100％、75名浓度的土豆皮汁液抑菌圈直径较大,抑菌效果非常明显,而50％浓度的土豆皮汁液的抑菌效果则不明显。鉴于土豆皮的抑菌效果,可将其粗制品作为天然防腐剂。     

垃圾焚烧炉用袋式除尘器的滤料选择

垃圾焚烧炉烟气净化中的袋式除尘器是与脱酸设备结合一起使用的。脱酸工艺的不同,导致进入袋式除尘器的烟气和粉尘的性质也就不同。因此,我们在袋式除尘器滤料的选择上要结合烟气净化方式,综合考虑。     

基于UKF的室内移动机器人定位问题

定位是移动机器人必须具备的基本要求,在室内环境中,物体大多是多边形,因此可由线段进行描述,由激光传感器获取环境信息,采用哈夫变换对激光数据进行分簇,最小二乘法拟合线段特征,并建立里程计模型和观测模型;在传统的EKF定位算法中,线性化处理会导致计算精度下降,甚至造成滤波器的不稳定,且推导Jacobian矩阵比较困难;为了克服EKF的缺点,文章采用UKF算法将里程计数据和激光传感器数据进行融合,无需进行线性化处理,可获得高精度的移动机器人的位姿;通过实验,验证了基于UKF的定位算法在定位的精确性上优于传统的EKF定位算法。     

基于粒子滤波的仿人机器人跟踪算法研究

针对RoboCup标准组仿人足球机器人NAO的特点,在研究传统粒子滤波跟踪算法基础上,提出基于颜色特征和改进的粒子滤波相结合的机器人跟踪算法。改进的粒子滤波算法在传统采样重要性重采样(SIR)算法重采样过程中有选择地增加一组随机粒子,解决了传统采样重要性重采样(SIR)算法因被跟踪运动目标运动不规则而出现跟丢的问题。实验结果表明,该算法增强了基于SIR的粒子滤波跟踪算法的适应性和有效性。     

基于唐卡图像的抽象化绘制方法研究

唐卡图像的抽象化是用非真实感技术表现唐卡的一种形式。根据唐卡图像线条和色彩的特点,提出一种抽象化绘制方法。首先,根据唐卡RGB颜色空间的梯度提出粗略的轮廓,以此为输入对其进行边缘切向流构造,在此基础上进行基于高斯差分滤波提取平滑的唐卡线条画;与此同时,对唐卡图像进行双边滤波、剔除干扰信息并模糊化图像;然后将线条画和模糊的图像进行融合。针对不同的唐卡图像进行实验,结果显示该方法能对唐卡图像进行有效、高质量的抽象化处理。     

新型LTCC带通滤波器设计及其在射频电路中的应用

本文介绍了一种基于低温共烧陶瓷(LTCC)技术的带通滤波器,它采用了一种新型电路结构,具有尺寸小、相对带宽窄、带外抑制特性好以及可调谐等特点。本文给出了该滤波器的设计方法、仿真结果,并且给出了其在星载合成孔径雷达(SAR)系统射频电路中的应用实例和测试结果。     

基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用

分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。     

二阶自适应IIR陷波器复数算法的收敛性分析

针对背景噪声中复正弦信号的检测和估计问题,分析了自适应格型IIR陷波器的两种复数算法即梯度算法和简化的梯度算法的收敛性能,证明了输入白噪声方差的大小不影响收敛速度。并分析了由一阶自回归模型产生的有色噪声对算法的收敛性能的影响,为有色噪声中复正弦信号检测的自适应过程的参数的选取提供了理论依据。